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Enregistrement W4380154240 · doi:10.1111/1750-3841.16655

The effect of pH on the phenolic content and antioxidant properties of three different mustard extracts

2023· article· en· W4380154240 sur OpenAlexaff
Thu Nguyen, Ruchira Nandasiri, Olamide Fadairo, Michael Eskin

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueFree Radicals and Antioxidants
Établissements canadiensSt. Boniface HospitalUniversity of ManitobaOrthopaedic Innovation Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryFood scienceAntioxidantFlavonoidABTSExtraction (chemistry)Ferric ionFerricDPPHChromatographyBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mustard seeds are cultivated worldwide due to their substantial agronomic value of their high protein, oil, and phenolic content. The latter bioactive compounds give mustard seeds various applications in the food and pharmaceutical industries, as antimicrobial, antioxidant, and chemoprotective agents. By modifying the pretreatment and extraction conditions, a significant improvement in the quantity and quality of these crucial compounds was obtained. Based on the electrostatic interactions between the solvents and the extracts, an alternative green extraction procedure was used on three varieties of mustard seeds (Oriental, black, and yellow). Preliminary results demonstrated an interesting trend in which the isoelectric pH value affected the antioxidant activity of the extracts. A number of different antioxidant assays together with total phenolic content (TPC) and total flavonoid content (TFC) were conducted on the three different mustard seeds as affected by different combinations of times and pHs. With the exception of metal ion chelation assay, the other antioxidant methods, including ferric reducing/antioxidant power assay, 2,2‐diphenyl‐1‐picrylhydrazyl free radical‐scavenging assay and ABTS •+ scavenging assay, significantly ( p < 0.05) increased with the pretreatment time for all three pH levels studied. Interestingly, the TPC significantly increased ( p < 0.05) with the lower pH level treatments. The highest TPC (2040.32 ± 360.12 mg/g dry weight basis) was obtained from yellow mustard seed under neutral treatment. Conversely, TFC showed no significant differences among the different pretreatment time conditions closer to the neutral pH. Practical Application The usage of food‐based solvents with the assistance of a home‐scale pressurized wet extraction model represents a green technology that can contribute to a wide variety of applications. This method significantly improved the phenolic content, flavonoid content, and antioxidant potential of the mustard extracts, thus making water the most promising extracted solvent.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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